pythonexpect后怎么循环_python 装饰器从放弃到玩转(初级)
装饰器是困扰我很久的问题,最近突然开窍,理解了装饰器的含义 执行过程以及原理
装饰器:(本质是函数,装饰其他函数,帮其他函数实现附加的功能)
器:代表函数
装饰:代表装饰这个函数
原则:不能修改装饰的函数内部源代码
不能修改原来函数的调用方式
装饰器公式:
高阶函数+嵌套函数 == 装饰器
(这里不对高阶函数和嵌套函数做解释,请先了解什么叫做高阶函数和嵌套函数)
下面从一个简单的程序让你了解装饰器的含义
假如我现在有这么两个别人写的函数,我们这在联合开发,现在有个需求需要对这两个函数进行性能的统计,也就是计算这两个函数的运行时间,但是不允许你去修改对方的源代码和调用方式,有人会说这很简单,可以在函数的调用前后添加时间的统计,再进行计算,这样是可以,如果我们有100个函数需要进行统计呢,或者我今天想统计运行时间,明天我只想记录函数的运行开始时间,难道我还得一个一个改吗
def test1():
time.sleep(3)
print "test01"
def test2():
time.sleep(3)
print "test02"
test1()
test2()
下面介绍装饰器,上面说到装饰器的作用就是给现有函数添加附加功能,我们这边利用装饰器添加函数运行时间统计
def record_time(func):
def warpper():
start_time = time.time()
func()
end_time = time.time()
print "总共用时:" + str(int(end_time) - int(start_time))
return warpper
@record_time
def test1():
time.sleep(3)
print "test01"
@record_time
def test2():
time.sleep(3)
print "test02"
test1()
test2()
这是个很简单的装饰器用法,下面我一步一步解释@record_time: 代表的是 test1 = record_time(test1)
这两个test1代表的含义不同:
前面的test1=warpper,因为record_time(test1)时,record_time里面直接返回的wapper的内存地址
后面的test1的含义是test1函数本身
2.test1(),当我们现在执行test1()是,实际执行的是warpper()
3.执行warpper函数内部代码逻辑
4.打印函数开始时间
5.func()代表的是test1(),因为record_time(test1) test1==func
6.打印函数结束时间
可以看到执行过程,未改变函数内部的代码逻辑,未改变表面看到的函数执行方法
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